
Last Updated. 2026/04/29
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📝 https://velog.io/@tjddnjs0307
git : https://github.com/2Swon
Interest
license
- 2024.09 정보처리기사
- 2024.02 MS AI-900
- 2022.12. Mos Power Point, Excel
Award
- 2022.06 성적 우수 장학생B
- 2022.12 성적 우수 장학생B
- 2024.02 SKT FLY AI 프로젝트 대상
Introduce
**책임감이 강한 개발자 이성원입니다!**
- 능동적이고 적극적인 커뮤니케이션으로 문제 해결과 비즈니스 발전을 위해 뛰어듭니다.
- 사람들과 과제에 관해 토론하는 것을 좋아하고, 적극적으로 의견을 냅니다.
- 새로운 기술이나 환경을 흥미롭게 받아들이며, 처음 접하는 기술을 연구하여 적용하면서 성장합니다.
Skill
python, pytorch, tensorflow, langchain, langgraph, FastAPI, php
AWS ec2, S3, RDS, Sagemaker, Opensearch, NCP, Azure, docker, k8s, Qdrant , kafka
git, notion, figma
linux
🏫 Education
2019.03 - 2025.02 청운대학교 인천캠퍼스 컴퓨터공학과 졸업
👣 Work Experience
2023.03 - 2023.07 | (주)키센스 AI랩 딥러닝 엔지니어
2024.06 ~ 2025.07 | (주)아티젠스페이스 AI랩 인공지능 개발자
2025.07 ~ 재직 중 | (주)심시스글로벌 AI/DATA 개발사업부 AI 개발자
Activities
- 2020.04.21 ~ 2021.10.25 육군 군수사령부 만기전역
- 2022.03. ~ 2022.12. 학생회 체육차장
- 2023.07.24. ~ 2023.08.13. 딥러닝 논문 리뷰 스터디 참여
- 2023.12.18 ~ 2024.02.29. SKT FLY AI 4기 활동
Work Experience
👨💻 2025.07.17. ~ 재직중. (주)심시스글로벌 AI 개발자 (삼성물산 파견)
주요 업무 및 기술 스택
- bynd 앱 AI 기능 설계·개발
- 삼성물산 빌딩 관리 플랫폼 'bynd' 앱의 AI 챗봇 및 AI 빌딩 리포트 기능을
기획 단계부터 아키텍처 설계, 개발, 배포
- MCP 기반 멀티 에이전트 AI 챗봇 시스템 구축
- MCP(Model Context Protocol) 아키텍처 설계 및 구현
- 4개 독립 MCP 도구 서버(WMS·Life·CNMS·Discontent) 구성
- 멀티 에이전트 오케스트레이터 패턴 구현 (Main/Reservation/Discontent Agent)
- SupervisorAgent가 의도 분류 → 태스크 분해(plan_tasks) → Sub Agent 위임 수행
- AI 빌딩 리포트 멀티 에이전트 시스템 개발
- Claude Agent SDK 기반 4단계 멀티 에이전트 파이프라인 설계·구현
- Planner(분석 계획) → Coder(SQL 실행·차트 생성) → Reporter(HTML 보고서) → Validator(품질 검증)
핵심 성과
- MCP 기반 아키텍처 전환으로 확장성 확보
- 기존 하드코딩 도구 호출 → MCP 프로토콜 기반 느슨한 결합 아키텍처로 전환
- 7개 업무 시나리오(회의실·주차·시설·좌석·IoT·민원·QA) 처리 시스템 구축
- 새 도구 추가 시 MCP 서버만 수정하면 되는 독립 배포 구조 달성
- 엔터프라이즈급 AI 시스템 단독 설계·구축
- 삼성물산 빌딩 관리 플랫폼에 AI 챗봇 + 리포트 자동 생성 기능을 1인 개발로 구현
- 멀티 에이전트 파이프라인으로 데이터 분석 자동화
- Claude Agent SDK 4단계 자율 에이전트로 빌딩 데이터 분석 → 보고서 생성 완전 자동화
👨💻 2024.06.24. ~ 2025.07.11. (주)아티젠스페이스 AI 연구원
주요 업무 및 기술 스택
- Booxtory 개발
- 기획, 개발, 유지보수 수행
- CES2025 AI 부문 최고 혁신상 수상 프로젝트
- 딥러닝 연구 및 시스템 개발
- Computer Vision, Language Model, AI Model Serving
- 대·소형 언어 모델 활용: LangChain, LangGraph, RAG, Prompt Engineering
- 임베딩 모델 활용: Text Embedding, Multi-modal Embedding
- 영상처리 알고리즘 및 Open-set Object Detection 기반 멀티모달 모델 개발 (OpenCV, imagehash)
- 효과음 매칭 RAG에서 'Sound-RAG-Eval' 프레임워크 자체 개발
- 머신러닝 모델 서빙 및 API 관리
- 클라우드 인프라 자동화 파이프라인
핵심 성과
- 연구개발사업 및 과제 수주
- Tokyo Electron(TEL) PoC 기술 솔루션 개발
- LLM 기반 책 교정 프로세스 정확도 향상
딥러닝 엔지니어 인턴